Bellhäuser, HenrikKonert, JohannesRöpke, RenéRensing, ChristophIgel, ChristophUllrich, CarstenWessner Martin2017-10-052017-10-052017978-3-88579-667-1https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/4856Die Nutzung digitaler Werkzeuge in der Lehre erlaubt neben Unterstützung und Entlastung auch qualitative Verbesserungen. Eine algorithmische Unterstützung erlaubt die qualitative Verbesserung der Lerngruppenzusammensetzung mit dem Ziel, dass jeder Lernende den bestmöglichen Lernzuwachs erzielen kann und die Lerngruppen stabil und produktiv bleiben. Die Auswahl und Gewichtung relevanter Kriterien stellt dabei eine interdisziplinäre Herausforderung dar. Dieser Beitrag stellt den Stand der aktuellen Forschung zu algorithmischen Ansätzen, sowie zu relevanten Kriterien für Lerngruppenformation vor. Darauf aufbauende Schwerpunkte sind das Untersuchungsdesign, Evaluation und Ergebnisse zum Einfluss der Persönlichkeitsmerkmale Extraversion und Gewissenhaftigkeit auf die Produktivität, Zeitinvestment, Qualität der Ergebnisse und Zufriedenheit mit der Lerngruppe. Die Ergebnisse der durchgeführten Studie vom Herbst 2016 werden in Bezug gestellt zu den signifikanten Ergebnissen der Vorjahresstudie, welche Vorwissen und Motivation mit einbezog. Das Fazit des Beitrages zeigt, dass beide Persönlichkeitsmerkmale als heterogene Kriterien verteilt die besten Effekte hervorbringen.deLerngruppenformationCSCLHomogenitätHeterogenitätExtraversionGewissenhaftigkeitVorwissenMotivationMoodlePeers1617-5468